LLMによる時系列データ分析に「ニュース情報」を混ぜるアプローチ　為替予測精度など大幅に向上

LLMによる時系列データ分析に「ニュース情報」を混ぜるアプローチ　為替予測精度など大幅に向上

By AIDB Research / 2024/11/22
本記事では、時系列予測にLLMを活用した...
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Claude 3.5 Computer Useのケーススタディ集　示唆される「GUIエージェントの夜明け」

Claude 3.5 Computer Useのケーススタディ集　示唆される「GUIエージェントの夜明け」

By AIDB Research / 2024/11/21
本記事では、PCの画面を見て操作できる「...
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LLMが長々と説明するときは自信がない傾向にある　14個のモデルで検証

LLMが長々と説明するときは自信がない傾向にある　14個のモデルで検証

By AIDB Research / 2024/11/20
本記事では、LLMが「答えに自信がない時...
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LLMプロジェクト開発に必要な新しい概念「AgentOps」とは

LLMプロジェクト開発に必要な新しい概念「AgentOps」とは

By AIDB Research / 2024/11/19
本記事では、LLMエージェントを安全に開...
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オープンソースのコード生成LLMが商用LLMに追いつく　Qwen2.5-Coderの能力値全容

オープンソースのコード生成LLMが商用LLMに追いつく　Qwen2.5-Coderの能力値全容

By AIDB Research / 2024/11/18
本記事では、コード生成に特化したLLM「...
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画像も文字も表も全部まとめて理解するRAGシステムの提案　Bloombergなど

画像も文字も表も全部まとめて理解するRAGシステムの提案　Bloombergなど

By AIDB Research / 2024/11/15
本記事では、複数の文書やページから図や表...
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Llama 3.1シリーズ、8ビット量子化で半分以下のサイズでも性能をほぼ完全維持、実験で確認

Llama 3.1シリーズ、8ビット量子化で半分以下のサイズでも性能をほぼ完全維持、実験で確認

By AIDB Research / 2024/11/14
本記事では、LLMの推論コストを削減する...
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LLMにおける長文処理能力の進化を調査 Claude 3.5は情報の流れを追跡するスキルに長ける

LLMにおける長文処理能力の進化を調査 Claude 3.5は情報の流れを追跡するスキルに長ける

By AIDB Research / 2024/11/13
本記事では、LLMの長文処理能力について...
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上司役のLLMが部下LLMたちに的確に仕事を振り分ける『Magentic-One』マイクロソフトが開発

上司役のLLMが部下LLMたちに的確に仕事を振り分ける『Magentic-One』マイクロソフトが開発

By AIDB Research / 2024/11/12
本記事では、マイクロソフトが開発したマル...
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「HTMLをそのままLLMに入力してはどうか」という新しいアプローチ

「HTMLをそのままLLMに入力してはどうか」という新しいアプローチ

By AIDB Research / 2024/11/11
本記事では、LLMの精度向上のために用い...
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論文

LLMは本当に推論しているか？原理から導かれる長所短所と最適なフレームワーク

LLMは本当に推論しているか？原理から導かれる長所短所と最適なフレームワーク

検索結果をLLMでチェックして自動的に再検索する『MetaRAG』出力精度を大幅に向上

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スクショからHTMLとCSSのコードをLLMが生成する『Design2Code』タスク、プロンプト手法やファインチューニングで高い性能を確認

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「シリコンの群衆」LLM集団（12体）は人間にどれほど近づくか

「シリコンの群衆」LLM集団（12体）は人間にどれほど近づくか

「ポジティブ思考」プロンプトでLLMの性能向上　さらに自動最適化プロンプトが上をいくが、奇妙な現象も

「ポジティブ思考」プロンプトでLLMの性能向上　さらに自動最適化プロンプトが上をいくが、奇妙な現象も

「人間の自然言語を超えて」LLMにタスク実行時の思考を非自然言語フォーマットで行わせるプロンプト手法『AutoForm（オートフォーム）』

「人間の自然言語を超えて」LLMにタスク実行時の思考を非自然言語フォーマットで行わせるプロンプト手法『AutoForm（オートフォーム）』

RAGにおいて取得された情報と事前知識が矛盾しても、情報に説得力があるときLLMは受け入れる

RAGにおいて取得された情報と事前知識が矛盾しても、情報に説得力があるときLLMは受け入れる

LLMに無礼なプロンプトを使用すると性能が低下するリスクの報告　一部、直感に反する複雑な結果も

LLMに無礼なプロンプトを使用すると性能が低下するリスクの報告　一部、直感に反する複雑な結果も
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